已进入候选集,
但推荐理由不够稳定
优势集中在品牌声誉与位置,短板在价格信息和内容可提取性。
AI DISCOVERY INTELLIGENCE
定义酒店想赢下的商圈、场景和价格带。系统确认酒店实体后,将生成不含酒店名称的中性问题,交给各 AI 独立推荐。
分数反映进入目标用户候选集的概率与信息可信度,不代表任何平台的官方排名。
优势集中在品牌声誉与位置,短板在价格信息和内容可提取性。
64 / 168 次测试进入推荐名单
商圈中排名 #4,头部为 20.2%
发现 4 条跨平台事实冲突
加权构成综合分,可点击查看依据
当前为演示连接器输出,真实 API 接入后替换
关键发现豆包更认可园林与国宾馆内容;ChatGPT 在无法确认国庆实时价格时,会将酒店排除在“千元左右”场景之外。
提示词不包含目标酒店名称;记录候选、推荐顺序、理由、引用与跨轮稳定性。
本次方案的可审计流水
API 实测与模拟结果严格区分
按模型市场语言、时间段保存原文、适用模型、版本与哈希
同一家酒店在不同平台的名称
AI 是否能从关键渠道找到可信证据
竞品基于同商圈、同价格带、相似客群与 AI 实际共现关系自动发现。
主要机会:你在“园林度假”场景领先,但在“1000 元左右”和“步行游西湖”场景,杭州君悦与大华饭店获得更多推荐。
| 酒店 | 综合分 | 推荐率 | 声誉 | 价格可得 | 内容可读 | 主要优势 |
|---|
按预计提分、执行成本与依赖关系排序,完成后可重新测评验证变化。
“西湖国宾馆”匹配到以下结果。我们已综合名称、地址、品牌和平台 ID 排序。
目标酒店仅用于命中判断,以下问题不会包含酒店名称。运行后将记录各模型候选、顺序、理由、引用和淘汰依据。
额度不足。请返回减少竞争酒店,或联系管理员充值。
多模型运行时间较长,可离开页面,完成后从我的工作区查看详细报告。
场景越具体,评分越有经营意义。首版支持一个主场景。
已使用 0总额度 0
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